[發明專利]基于人工智能的電動自行車占用機動車道識別方法

在審

• 申請號: 201910011055.5
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109726699A
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 殷鵬;張小輝
• 申請（專利權）人: 殷鵬
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 成都佳劃信知識產權代理有限公司 51266
• 代理人: 余小麗

本發明公開了一種基于人工智能的電動自行車占用機動車道識別方法，包括：拍攝所在區域的機動車道和非機動車道的視頻圖像，并傳輸給視頻分析系統；采用基于深度神經網絡學習電動自行車的特征，并建立電動自行車的外形訓練模型和車牌訓練模型；對視頻圖像進行圖像分割，以區分機動車道和非機動車道；提取機動車道內的視頻圖像，并將所述視頻圖像輸入外形訓練模型以標記機動車道內的電動自行車；將所述標記機動車道內的電動自行車的視頻圖像輸入車牌訓練模型，檢測輸出電動自行車的車牌號碼。通過上述方案，本發明具有識別準確、降低計算工作量等優點，在人工智能技術領域具有很高的實用價值和推廣價值。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其是基于人工智能的電動自行車占用機動車道識別方法。

背景技術

隨著人工智能技術不斷發展，人工智能也被廣泛用于在機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等領域。

隨著汽車的快速發展，我國汽車總擁有量也逐年遞增，如此也造成了城市交通擁堵。目前，較多人選擇使用電動自行車作為上下班、外出的主要交通工具，其具體積較小、停車方便、操作簡便等優點，電動自行車的城市擁有量也在逐年遞增。隨之而來電動自行車搶占機動車道事件也頻頻發生，既加重了交通負擔，又增加了交警執法工作量。與此同時，還存在交通事故風險。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能的電動自行車占用機動車道識別方法，本發明采用的技術方案如下：

基于人工智能的電動自行車占用機動車道識別方法，包括安裝在電子眼安裝支架上、且能拍攝到機動車道和非機動車道的視頻圖像的攝像頭，與所述攝像頭連接的視頻分析系統。

所述電動自行車占用機動車道識別方法，包括以下步驟：

步驟S01，利用所述攝像頭拍攝所在區域的機動車道和非機動車道的視頻圖像，將攝像頭拍攝的視頻圖像轉換成視頻流，并傳輸給視頻分析系統；同時，采用基于深度神經網絡學習電動自行車的特征，并建立電動自行車的外形訓練模型和車牌訓練模型。

步驟S02，對攝像頭拍攝的視頻圖像進行圖像分割，以區分機動車道和非機動車道。

步驟S03，提取機動車道內的視頻圖像，并將所述視頻圖像輸入外形訓練模型以標記機動車道內的電動自行車。

步驟S04，將所述標記機動車道內的電動自行車的視頻圖像輸入車牌訓練模型，檢測輸出電動自行車的車牌號碼。

進一步地，所述步驟S01中，建立電動自行車的外形訓練模型和車牌訓練模型包括以下步驟：

步驟S11，將電動自行車的視頻圖像劃分為8×8的矩形塊，并對任一矩形塊進行聚類預測錨點框。

步驟S12，將所述分割的矩形塊輸入至多層卷積神經網絡中，采用卷積神經網絡提取視頻圖像內的圖像特征，并訓練獲得任一電動自行車的外形訓練模型和車牌訓練模型。

更進一步地，所述步驟S02中，視頻圖像分割包括以下步驟：

步驟S21，識別攝像頭拍攝的視頻圖像中的右側道路劃分線和中間隔離線；

步驟S22，采用基于邊緣分割算法劃分獲得右側道路劃分線與中間隔離線之間的機動車道的視頻圖像。

優選地，所述步驟S21中，采用變形Sobel算子識別獲得右側道路劃分線、車道劃分線和中間隔離線的紋理特征。

優選地，所述中間隔離線包括單黃實線、雙黃實線、黃色虛實線和雙白實線。

與現有技術相比，本發明具有以下有益效果：